Preparatevi all’idea che nel prossimo futuro incontreremo sempre più spesso il concetto di Business Intelligence (BI), un “sistema” che combina data analysis, data mining, data visualization, data tools e infrastrutture, assieme ad un elenco di best practice per aiutare l’imprenditore a fare scelte più consapevoli. Non bisogna lasciarsi ingannare, però: il termine è stato coniato negli anni ‘60 per indicare metodi di scambio informazioni tra grandi organizzazioni. È solo negli ultimi anni che è avvenuto (o meglio sta avvenendo) un cambio di paradigma, che ha reso il concetto di BI molto più sfaccettato e interessante.

La Business Intelligence moderna predilige soluzioni flessibili basate su analisi svolte internamente da un’impresa o in alternativa raccolti e scremati da consulenti con una preparazione specifica. Ma facciamo alcuni esempi di pratiche che possono rientrare nel mondo della BI:

Data Mining: sfruttare database, statistiche e machine learning per raccogliere dati e scoprire trend macroscopici.

Reportistica: condividere le analisi dei dati con gli stakeholder per prendere decisioni consapevo.

Misurazione delle performance: comparare le attuali performance con dati archiviati così da valutare risultati raggiunti e obiettivi prefissati.

Analisi statistica: esistono diversi tipi di analisi nel grande mondo della Business Analysis, dopo quella descrittiva, che fotografa il problema, quella statistica va oltre e inizia a fare proiezioni.

Questi sono solo alcuni dei punti che compongono la BI, ma per capire meglio quali sono i vantaggi che un approccio del genere può portare è utile approfondire la relazione tra Business Intelligence, Data Analysis e Business Analytics: queste ultime due sono una componente fondamentale della prima, ma peccano di leggibilità. In altri termini, la BI fa da interfaccia tra il mare grezzo delle statistiche e l’imprenditore che deve prendere decisioni proprio in base a quei dati.

I processi legati alla Business Intelligence e alla Business Analytics hanno un’altra peculiarità, tendono a non essere mai lineari, piuttosto circolari, composti da 4 passaggi principali: accesso ai dati, scoperta, esplorazione e condivisione dei risultati, un processo chiamato anche “cycle of analytics”.